全景影像摄影测量：如何计算范围？

Question

假设我拍摄了两张垂直偏移为 H 的全景图像，每张图像都以大小为 Xm 和 Ym 的等矩形投影呈现。为此，我将全景相机放在 A 位置并拍摄了一张图像，然后将相机 H 仪表向上移动并拍摄了另一张图像。

我知道图像 1 中坐标为 X1,Y1 的点与图像 2 中坐标为 X2 和 Y2 的点相同（假设 X1=X2，因为我们只有垂直偏移）。

我的问题是我如何计算所选点的范围（知道其 X1 和 Y1 的点在图像 1 上，并且它在图像 2 上的位置是从点 A 开始的 X2 和 Y2（当图像没有时，相机所在的位置） 1 被拍了。）。

Answer 1

是的，你可以做到 - 等等！！！

关键点y = 镜头焦距 - 现在我可以做到了！！！

所以，我认为您的问题可以更简单地重新陈述，即如果您将相机（在图表右侧）向上移动H 米，则在拍摄的图像中一个点向下移动p 像素从新位置。

如果您想象从侧面看，您正在拍照，就像这样。

如果您从其规格中知道相机 CCD 的微米间距，您可以将 p 从像素转换为米以匹配 H 的单位。

您从相机到场景平面的范围由x + y（底部均为红色）给出，并且

x=H/tan(alpha)

y=p/tan(alpha)

所以你的范围是

R = x + y = H/tan(alpha) + p/tan(alpha)

和

alpha = tan inverse(p/y)

其中 y 是镜头的焦距。由于y 可能是 50 毫米，因此可以忽略不计，因此，对于一个相当合理的近似值，您的范围是

H/tan(alpha)

和

alpha = tan inverse(p in metres/focal length)

或者，通过相似的三角形

Range =     H x focal length of lens
        --------------------------------
         (Y2-Y1) x CCD photosite spacing

非常小心地以米为单位。

Answer 2

这是在黑暗中拍摄的，鉴于我对您想要做类似于计算机立体视觉的事情的手头问题的理解，我将您指向http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_stereo_vision 开始。不确定这是否仍然可以按照您建议的方式进行，听起来您可能需要更多的物理约束，但我确实记得在经过严格的翻译后能够关联图像中的两个 2d 点。想想：

lambda[x,y,1]^t = W[r1, tx;r2, ty;ry, tz][x; y; z; 1]^t

lamda 是一个比例因子，W 是一个 3x3 矩阵，涵盖了相机的内在参数，r1, r2, and r3 是构成 3x3 旋转矩阵的行向量（在您的情况下，您可以假设单位矩阵因为您只应用了翻译）和tx, ty, tz，它们是您的翻译组件。

由于您正在查看同一个 3d 点[x,y,z] 的两个 2d 点，因此该 3d 点由两个 2d 点共享。我不能说您是否可以合理化实际的 x、y 和 z 值，特别是对于您的深度计算，但这是我要开始的地方。